Una nueva investigación sobre el uso de la IA en las pruebas de detección del cáncer de mama muestra que los modelos detectaron más casos de cáncer invasivo y más casos en general, tuvo menos falsos positivos y citó a menos mujeres que se hacían su primera mamografía que los …
Una nueva investigación sobre el uso de la IA en las pruebas de detección del cáncer de mama muestra que los modelos detectaron más casos de cáncer invasivo y más casos en general, tuvo menos falsos positivos y citó a menos mujeres que se hacían su primera mamografía que los métodos tradicionales. También se ha descubierto que la IA reduce las cargas de trabajo de cribado en un 40 % aproximadamente.
La investigación, publicada por Nature Cancer y llevada a cabo por Google, el Imperial College de Londres y el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido (NHS), tenía como objetivo identificar formas en las que la IA podría ayudar en el proceso de cribado y diagnóstico del cáncer de mama.
El cáncer de mama es uno de los cánceres más comunes a nivel mundial, y una de cada ocho mujeres lo desarrolla a lo largo de su vida. Sin embargo, hay una escasez mundial de radiólogos clínicos. Esta investigación demuestra el potencial de la IA para que más mujeres reciban un diagnóstico y tratamiento más tempranos, al tiempo que se reduce la carga de trabajo de los radiólogos.
En el NHS del Reino Unido, la primera línea de detección del cáncer de mama se basa en un riguroso proceso de doble lectura: dos especialistas deben ponerse de acuerdo en cada mamografía, y un panel de arbitraje decide en caso de disputa. Esta red de seguridad vital está al límite: cada especialista debe revisar aproximadamente 5.000 exploraciones al año, con sólo cuatro horas de tiempo dedicado a la semana.
El objetivo de la investigación era determinar cómo podría ayudar la IA a abordar este reto. En él se comparó el rendimiento de dos lectores humanos con el de un lector humano y un lector de IA, utilizando un sistema de IA desarrollado por Google.
El estudio se dividió en varias partes; en la primera, se comparó la precisión de la interpretación de mamografías basada en IA con la de radiólogos expertos. Se incluyeron 125.000 mujeres de entre 50 y 70 años de cinco servicios de cribado del NHS, con un análisis final de 115.973 mamografías de cáncer de mama.
Cuando se usó como segundo lector, el sistema experimental de investigación de IA obtuvo mejores resultados, ya que la tasa de detección de cáncer aumentó de 7,54 a 9,33 por cada 1.000 mujeres.
La IA identificó el 25% de los «cánceres de intervalo» que se habían pasado por alto anteriormente. Estos cánceres se detectan entre exploraciones sanas y suelen aparecer solo cuando surgen los síntomas, momento en el que resulta más difícil tratarlos. La IA también identificó más cánceres invasivos y redujo significativamente los falsos positivos en mujeres que se sometían a su primera mamografía.
En la segunda parte, se analizó si la IA podía dar más tiempo a los radiólogos para atender a los pacientes. Según el estudio, la IA es capaz de reducir las cargas de trabajo de cribado en un 40% aproximadamente cuando se usa como «segundo lector» en el flujo de trabajo. Esto permitiría a los profesionales sanitarios abordar el retraso en las pruebas de cribado a nivel nacional en el Reino Unido, así como dar más tiempo a los radiólogos de todo el mundo para centrarse en la atención al paciente y en los casos complejos, manteniendo al mismo tiempo unos rigurosos estándares clínicos.
La Dra. Susan Thomas, directora clínica de Google y autora de ambos estudios, afirma: «La detección precoz es nuestra herramienta más poderosa en la lucha contra el cáncer de mama, y estos hallazgos marcan un verdadero punto de inflexión. Es la primera vez que hemos podido probar rigurosamente cómo trabajan los médicos y la IA juntos en un entorno clínico. Estos hallazgos tienen el potencial de apoyar la transformación del NHS y las experiencias de las personas a ambos lados del escáner, lo que nos acerca un paso más a un futuro en el que esta tecnología fortalece sistemas sanitarios enteros y, en última instancia, salva vidas».
Por otro lado, la profesora Deborah Cunningham, radióloga consultora en Imperial College Healthcare NHS Trust y una de las autoras, añade que «este estudio aporta pruebas sólidas del uso potencial de la IA en el mundo real de las mamografías de cribado, donde la dotación de personal es especialmente difícil. Su introducción podría ayudar al programa de detección de cáncer de mama del NHS, lo que reduciría la mortalidad por esta enfermedad», y añade: «El tiempo que se ahorra permitirá a los radiólogos realizar más tareas prácticas, como la biopsia con aguja, que es una parte esencial del proceso de diagnóstico del cáncer. Esto no debería considerarse una amenaza para el sustento de los radiólogos, sino una oportunidad para que podamos dedicar más tiempo a poner en práctica nuestras habilidades y trabajar con compañeros y pacientes para mejorar el diagnóstico y los resultados del cáncer».
Finalmente, el Dr. Hutan Ashrafian, del Institute of Global Health Innovation (IGHI) del Imperial College de Londres y autor de ambos artículos, concluye: «Esta es la vez que más cerca ha estado la IA de ayudar a reducir los fallecimientos por cáncer de mama en el NHS, por lo que el potencial del NHS para llevar esto adelante es significativo, especialmente a la luz del Plan Nacional contra el Cáncer de Inglaterra, que reconoce que ‘hay pocas señales más claras del fracaso del statu quo que nuestros inadecuados resultados en materia de cáncer’ y su deseo de adoptar nuevas tecnologías para abordar esa cuestión».